論文の概要: Training speech emotion classifier without categorical annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07642v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 08:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:09:02.145690
• Title: Training speech emotion classifier without categorical annotations
• Title（参考訳）: カテゴリーアノテーションのない音声感情分類器の訓練
• Authors: Meysam Shamsi, Marie Tahon
• Abstract要約: 本研究の目的は, これら2つの表現の関係について検討することである。 提案手法は、与えられた音声の次元表現における連続値のベクトルを予測するために訓練された回帰器モデルを含む。 このモデルの出力は、マッピングアルゴリズムを用いて感情カテゴリーとして解釈できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5609988622100528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are two paradigms of emotion representation, categorical labeling and dimensional description in continuous space. Therefore, the emotion recognition task can be treated as a classification or regression. The main aim of this study is to investigate the relation between these two representations and propose a classification pipeline that uses only dimensional annotation. The proposed approach contains a regressor model which is trained to predict a vector of continuous values in dimensional representation for given speech audio. The output of this model can be interpreted as an emotional category using a mapping algorithm. We investigated the performances of a combination of three feature extractors, three neural network architectures, and three mapping algorithms on two different corpora. Our study shows the advantages and limitations of the classification via regression approach.
• Abstract（参考訳）: 感情表現には2つのパラダイム、カテゴリーラベリングと連続空間における次元記述がある。 したがって、感情認識タスクを分類または回帰として扱うことができる。 本研究の目的は,これら2つの表現の関係を調べ,次元アノテーションのみを用いた分類パイプラインを提案することである。 提案手法は、与えられた音声の次元表現における連続値のベクトルを予測するために訓練された回帰器モデルを含む。 このモデルの出力はマッピングアルゴリズムを用いて感情カテゴリーとして解釈することができる。 本研究では,3つの特徴抽出器,3つのニューラルネットワークアーキテクチャ,および2つの異なるコーパス上の3つのマッピングアルゴリズムの組み合わせの性能について検討した。 本研究は回帰アプローチによる分類の利点と限界を示す。

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